package cn.mayday.algorithms.year2021.month1.E堆和TopN专题;

import java.util.PriorityQueue;

/**
 * 703. 数据流中的第 K 大元素
 * 设计一个找到数据流中第 k 大元素的类（class）。注意是排序后的第 k 大元素，不是第 k 个不同的元素。
 * <p>
 * 请实现 KthLargest 类：
 * <p>
 * KthLargest(int k, int[] nums) 使用整数 k 和整数流 nums 初始化对象。
 * int add(int val) 将 val 插入数据流 nums 后，返回当前数据流中第 k 大的元素。
 *
 * @author Mayday05
 * @date 2021/5/14 16:13
 */
public class Leetcode703KthLargest {


    public static void main(String[] args) {

    }

//    方法一：优先队列
//    我们可以使用一个大小为 k 的优先队列来存储前 k 大的元素，其中优先队列的队头为队列中最小的元素，也就是第 k 大的元素。
//
//    在单次插入的操作中，我们首先将元素 {val}加入到优先队列中。如果此时优先队列的大小大于 k，
//    我们需要将优先队列的队头元素弹出，以保证优先队列的大小为 k。

//
//    时间复杂度：
//
//    初始化时间复杂度为：O(nlogk) ，其中 n 为初始化时{nums} 的长度；
//
//    单次插入时间复杂度为：O(logk)。
//
//    空间复杂度：O(k)。需要使用优先队列存储前 k 大的元素。



    // 定义优先级队列
    PriorityQueue<Integer> pq;
    int k;

    public Leetcode703KthLargest(int k, int[] nums) {
        this.k = k;
        pq = new PriorityQueue<Integer>();
        for (int x : nums) {
            add(x);
        }
    }

    public int add(int val) {
        // 添加队列中
        pq.offer(val);
        // 如果队列个数太大，就入堆再出堆一个，维护一个小顶堆
        if (pq.size() > k) {
            pq.poll();
        }
        return pq.peek(); // 返回堆顶元素
    }

}
